このCEOがビデオゲームをインターネットよりも優れたトレーニングデータと考える理由
サマリー
AGIの実現には、テキスト処理に特化した大規模言語モデルだけでは不十分で、物理的な動きの理解が必要です。ビデオゲームのデータがそのギャップを埋める可能性があると、CEOは考えています。これにより、より一般的な知性の創出が期待されます。
本文
人工一般知能（AGI）を達成するためには、大規模言語モデルだけでは不十分です。ChatGPTやClaudeのようなモデルはテキストに関しては優れていますが、物事が空間と時間を通じてどのように動くかを理解する能力には欠けています。この能力は、一般化する知性を生み出すために不可欠です。このギャップを埋めるのが、ゲームデータである可能性があります。これが、General Intuitionの背後にある考え方です。
